CN111289848B - 一种应用在基于安全生产的智能型热局放仪的复合数据滤波方法 - Google Patents

一种应用在基于安全生产的智能型热局放仪的复合数据滤波方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种应用在基于安全生产的智能型热局放仪的复合数据滤波方法，包括采集第一帧数据，作为关键帧，记为I帧，取任意一个区域记为S1，其中S1小于或者等于640*482；对I帧的区域S1基于Soble算子进行卷积计算，得到I帧S1内的各个点的梯度平均值；采集下一帧数据，记为P帧，对P帧的区域S1基于Soble算子进行卷积计算，求得P帧S1内的各个点的梯度平均值；计算S1区域内P帧与I帧梯度平均值的差W，如果W小于阈值3，接着处理下一帧，否则使用P帧替换I帧。本发明有效解决红外和局放数据常见的像素抖动问题，并且对关键帧分矩阵处理，分模块去除噪声，避免数据整体去噪导致的图像模糊问题发生。

Description

一种应用在基于安全生产的智能型热局放仪的复合数据滤波 方法
技术领域
本发明属于电力设备带电检测技术领域，具体涉及一种应用在基于安全生产的智能型热局放仪的复合数据滤波方法。
背景技术
在电力设备领域，局放数据指通过各种仪器设备采集到的带电设备周围电磁波信号，经过数模转换后形成的放电频谱图像。而红外数据则是利用红外探测器和光学成像物镜接受被测目标的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元件上，从而获得的红外热像图，这种热像图与物体表面的热分布场相对应。通俗地讲红外热像仪就是将物体发出的不可见红外能量转变为可见的热图像，热图像的上面的不同颜色代表被测物体的不同温度。
现有技术中，在单独红外数据处理过程中，通过两点校正和单点校正算法已经有效解决了红外焦平面阵列的固有噪声，再通过边缘检测和图像模糊等图像处理方法，已经获取了较好的图像效果。在单独局放数据处理过程中，通过均值和中值滤波等常规方法，有效去除了数据的噪声，获取了较好的数据。但是当红外和局放数据同时进行数据处理时，由于两种信号同时采集，会产生一定程度的干扰，如果继续使用以上两种方法，不仅会增加FPGA的实现难度，对新产生的干扰信号，去噪的效果也不是很明显。
有上述可知，需要研究一种新的方法，可同时适用于红外和局放数据，也可以单独适用于红外或局放数据，减少噪声，以提高数据质量。
发明内容
本发明提供了一种应用在基于安全生产的智能型热局放仪的复合数据滤波方法，可以有效的同时去除红外和局放数据的噪声，为后续的红外图像处理和局放数据显示提供有效的数据保障。
本发明的技术方案为：一种应用在基于安全生产的智能型热局放仪的复合数据滤波方法，包括步骤：
S1、采集第一帧数据，作为关键帧，记为I帧，取任意一个区域记为S1，其中S1小于或者等于640*482；
S2、对I帧的区域S1基于Soble算子进行卷积计算，得到I帧S1内的各个点的梯度平均值Mean；
S3、采集下一帧数据，记为P帧，对P帧的区域S1基于Soble算子进行卷积计算，求得P帧S1内的各个点的梯度平均值
Figure GDA0004054094400000021
S4、计算S1区域内P帧与I帧梯度平均值的差W，如果W小于阈值3，接着处理下一帧，否则使用P帧替换I帧；
作为优选，所述步骤S1中，采集一帧数据记为I(i，j)，并将其记为I帧，任意选取其中一个区域S1＝f(i，j)，见公式(1)，
Figure GDA0004054094400000022
其中(i，j)代表每个像素的坐标，m，n代表矩阵的大小。
作为优选，所述步骤S2中，对I帧的区域S1基于Soble算子进行卷积计算时，通过公式(2)和公式(3)进行计算在x方向的卷积Gx，通过公式(4)和公式(5)计算在y方向的卷积Gy，S1中作用点像素通过卷积后为G(i，j)，见公式(6)，根据公式(7)计算得到S1内的各个点的梯度平均值Mean；
Figure GDA0004054094400000031
Gx＝[f(i+1，j-1)+2×f(i+1，j+1)+f(i+1，j-1)]-[f(i-1，j-1)+2×f(i-1，j+1)+f(i-1，j-1)] (3)
Figure GDA0004054094400000032
Gy＝[f(i-1，j-1)+2×f(i，j-1)+f(i，j-1)]-[f(i-1，j+1)+2×f(i，j+1)+f(i+1，j+1)] (5)；
G(i，j)＝|Gx|+|Gy| (6)；
Figure GDA0004054094400000033
其中f(i，j)表示图形(i，j)点的原始值；
h(h，k)表示采取的sobel卷积因子模板。
作为优选，通过公式(2)～(7)，计算出P帧区域S1的梯度平均值
Figure GDA0004054094400000034
依据公式(8)计算滤波后的点；
Figure GDA0004054094400000035
作为优选，所述步骤S4中，计算S1区域内P帧与I帧梯度平均值的差W，如果W小于阈值3，接着处理下一帧；否则使用P帧替换I帧。
作为优选，数据包含有红外数据和局放数据，所述红外数据大小为640*480*2Byte，局放数据大小为1024Byte。
与现有技术相比，本发明的有益效果体现在：
本发明利用红外和局放数据的独有特性，即数据是缓慢变化的特性，选取关键帧，普通帧通过与关键帧的计算，进行帧间去噪处理，有效解决红外和局放数据常见的像素抖动问题。并且对关键帧分矩阵处理，分模块去除噪声，避免数据整体去噪导致的图像模糊问题发生。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
实施例1
本实施例为一种应用在基于安全生产的智能型热局放仪的复合数据滤波方法，包括步骤：
S1、采集第一帧数据，数据包含有红外数据和局放数据，所述红外数据大小为640*480*2Byte，局放数据大小为1024Byte；作为关键帧，记为I帧，取任意一个区域记为S1，其中S1小于或者等于640*482；
S2、对I帧的区域S1基于Soble算子进行卷积计算，得到I帧S1内的各个点的梯度平均值Mean；
S3、采集下一帧数据，记为P帧，对P帧的区域S1基于Soble算子进行卷积计算，求得P帧S1内的各个点的梯度平均值
Figure GDA0004054094400000041
S4、计算S1区域内P帧与I帧梯度平均值的差W，如果W小于阈值3，接着处理下一帧，否则使用P帧替换I帧；
如图1所示，具体过程如下：
其中，步骤S1中，采集一帧数据记为I(i，j)，并将其记为I帧，任意选取其中一个区域S1＝f(i，j)，见公式(1)，
Figure GDA0004054094400000051
其中(i，j)代表每个像素的坐标，m，n代表矩阵的大小。
在步骤S2中，对I帧的区域S1基于Soble算子进行卷积计算时，通过公式(2)和公式(3)进行计算在x方向的卷积Gx，通过公式(4)和公式(5)计算在y方向的卷积Gy，S1中作用点像素通过卷积后为G(i，j)，见公式(6)，根据公式(7)计算得到S1内的各个点的梯度平均值Mean；
Figure GDA0004054094400000052
Gx＝[f(i+1，j-1)+2×f(i+1，j+1)+f(i+1，j-1)]-[f(i-1，j-1)+2×f(i-1，j+1)+f(i-1，j-1)] (3)；
Figure GDA0004054094400000053
Gy＝[f(i-1，j-1)+2×f(i，j-1)+f(i，j-1)]-[f(i-1，j+1)+2×f(i，j+1)+f(i+1，j+1)] (5)；
G(i，j)＝|Gx|+|Gy| (6)；
Figure GDA0004054094400000054
其中f(i，j)表示图形(i，j)点的原始值；
h(h，k)表示采取的sobel卷积因子模板。
重复上述步骤，通过公式(2)～(7)，计算出P帧区域S1的梯度平均值
Figure GDA0004054094400000055
再依据公式(8)计算滤波后的点；
Figure GDA0004054094400000056
然后再步骤S4中，计算S1区域内P帧与I帧梯度平均值的差W，如果W小于阈值3，接着处理下一帧；否则使用P帧替换I帧。

Claims (2)

1.一种应用在基于安全生产的智能型热局放仪的复合数据滤波方法，其特征在于，包括步骤：
S1、采集第一帧数据，作为关键帧，记为I帧，取任意一个区域记为S1，其中S1小于或者等于640*482；
S2、对I帧的区域S1基于Soble算子进行卷积计算，得到I帧S1内的各个点的梯度平均值Mean；
S3、采集下一帧数据，记为P帧，对P帧的区域S1基于Soble算子进行卷积计算，求得P帧S1内的各个点的梯度平均值
Figure QLYQS_1
S4、计算S1区域内P帧与I帧梯度平均值的差W，如果W小于阈值3，接着处理下一帧，否则使用P帧替换I帧；
其中，所述步骤S1中，采集一帧数据记为I(i，j)，并将其记为I帧，任意选取其中一个区域S1＝f(i，j)，见公式(1)，
Figure QLYQS_2
其中(i，j)代表每个像素的坐标，m，n代表矩阵的大小；
所述步骤S2中，对I帧的区域S1基于Soble算子进行卷积计算时，通过公式(2)和公式(3)计算在x方向的卷积Gx，通过公式(4)和公式(5)计算在y方向的卷积Gy，S1中作用点像素通过卷积后为G(i，j)，见公式(6)，根据公式(7)计算得到S1内的各个点的梯度平均值Mean，
Figure QLYQS_3
Gx＝[f(i+1，j-1)+2×f(i+1，j+1)+f(i+1，j-1)]-[f(i-1，j-1)+2×f(i-1，j+1)+f(i-1，j-1)] (3)；
Figure QLYQS_4
Gy＝[f(i-1，j-1)+2×f(i，j-1)+f(i，j-1)]-[f(i-1，j+1)+2×f(i，j+1)+f(i+1，j+1)] (5)；
G(i，j)＝|Gx|+|Gy| (6)；
Figure QLYQS_5
其中f(i，j)表示图形(i，j)点的原始值；
h(h，k)表示采取的sobel卷积因子模板；
通过公式(2)～(7)，计算出P帧区域S1的梯度平均值
Figure QLYQS_6
依据公式(8)计算滤波后的点；
Figure QLYQS_7
2.如权利要求1所述的应用在基于安全生产的智能型热局放仪的复合数据滤波方法，其特征在于，数据包含有红外数据和局放数据，所述红外数据大小为640*480*2Byte，局放数据大小为1024Byte。
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